神经系统

蛇毒多肽对中枢神经系统的影响

该项目是2020年夏季学期在海德堡的Ruprecht-Karls-University大学举行的“神经网络和序列到序列学习入门”课程的最后提交项目。项目实施不同的书籍推荐系统，并对它们进行比较。传统的推荐系统是用普通的Python编写的，而所有三个神经推荐器都是在PyTorch中实现的。所有神经推荐器均在goodbooks 10k数据集上进行了培训、验证和测试。纯Python的推荐书主要基于Ron Zacharski撰写的《数据挖掘程序员指南-努美拉蒂的古代艺术》。用于传统推荐系统的大部分代码直接从网站和Zacharski页面的章节中获取。为了成功运行程序，需要Python 3.7或更高版本、PyTorch 1.6或更高版本以及Pandas和Matplotlib等相关模块。

这是一个使用神经网络开发的语音识别系统，使用了Matlab编写的程序，但没有提供源代码。

使用MATLAB基于模板创建一系列神经行为系统演示脚本。该过程依赖于来自Guillaume Flandin的m2html中的模板类，详细信息请参见： https://github.com/pdollar/toolbox/tree/master/external/m2html/@template

随着技术的不断发展，MATLAB神经网络在处理非线性系统建模和函数拟合方面展示出了强大的应用潜力。

使用MATLAB语言，从零开始构建车牌识别系统。代码针对MATLAB 2014a版本进行了优化，并修复了原代码中的错误。系统详细展示了车牌识别的每个步骤，最后使用神经网络算法完成精准识别。

这篇文章介绍了一种利用MATLAB和卷积神经网络结合的新型人脸检测系统。该系统通过将MATLAB的强大计算能力与卷积神经网络的高效特征提取能力相结合，实现了在复杂环境下的精准人脸识别与检测。

这个系统能够高效运行，非常适合初学者学习和进阶使用。可基于此系统扩展多种算法实现，对大学生的课设、大作业和毕业设计尤为实用。提供详细答疑支持，促进共同学习和进步。

该资源提供了一套基于BP神经网络的路面裂缝识别系统Matlab代码。此外，还涵盖了智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多个领域的Matlab仿真代码，为相关研究提供了丰富的参考。

MATLAB具备强大功能，适用于基于神经网络的系统建模与实现。